Improving the quality of oral cancer drug delivery across a health system.
Notice bibliographique
Résumé
184 Background: Oral systemic therapy (ST) presents unique care delivery challenges. Gaps in patient education and monitoring for patients on oral ST delivery are well documented and can result in decreased adherence or increased toxicity. Within Ontario, cancer care is provincially coordinated through Ontario Health- Cancer Care Ontario (OH-CCO), but locally implemented by 14 Regional Cancer Programs (RCPs). Using a centrally coordinated, but regionally implemented quality improvement (QI) approach, we aimed to improve the quality of oral ST delivery across Ontario by enabling the use of patient specific monitoring plans to optimize treatment adherence and toxicity management. Methods: Between 2018 and 2020 a 2 year focused QI project was undertaken. A suite of 19 quality measures were developed to measure different quality domains for oral ST delivery including treatment plan documentation, patient education, toxicity/adherence monitoring and toxicity outcomes. In year 1, all regions used the suite of quality measures to establish baseline performance and develop a QI plan using rapid cycle improvement methodology to improve performance in at least 1 domain based on regional gaps and priorities. Projects were implemented and evaluated during year 2. OH-CCO provided QI coaching through dissemination of standardized QI tools, a monthly discussion forum and project specific feedback. At the end of year 2, a post-implementation evaluation was performed for each region. Results: 15 centers participated, representing all RCPs across Ontario. The participating centers implemented QI projects focused on treatment plan documentation (N = 3), patient education (N = 10) and toxicity/adherence management (N = 5), with some focusing on multiple domains. All centers reported an improvement in at least 1 domain (see Table). Key enablers identified include engagement with a multi-disciplinary team and the use of technology, while barriers include lack of onsite dispensing pharmacy. Future work will continue to focus on quality of oral ST delivery and better pharmacy integration. Conclusions: Through a centrally coordinated, locally implemented QI project, improvement in quality of oral ST care was achieved across Ontario. This model of QI focus has the potential to be adaptable across health systems. [Table: see text]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».